要通过Hive SQL关键字提升查询效率，你可以遵循以下建议：
- 使用合适的连接方式：根据数据的特点和查询需求，选择合适的连接方式，如MapJoin、ReduceJoin等。这些连接方式在处理大量数据时可以显著提高查询效率。
- 使用分区和桶：对数据进行分区和桶处理，可以将大表划分为多个小表，从而减少查询时需要扫描的数据量，提高查询速度。
- 使用索引：为经常用于查询条件的列创建索引，可以加快查询速度。但需要注意的是，索引会占用额外的存储空间，并且会影响数据的插入和更新速度。
- 避免全表扫描：尽量避免使用SELECT *语句进行查询，而是明确指定需要查询的列名。这样可以减少数据传输量，提高查询效率。
- 优化JOIN操作：在使用JOIN操作时，尽量将小表放在左边，大表放在右边，这样可以减少连接时需要处理的数据量。同时，可以考虑使用Broadcast Join（广播连接）来进一步优化连接操作。
- 使用谓词下推：谓词下推是一种优化查询的技术，它可以在查询计划阶段就将不满足条件的数据过滤掉，从而减少查询的数据量和计算量。
- 优化GROUP BY操作：在使用GROUP BY操作时，可以考虑使用聚合函数（如COUNT、SUM等）来减少返回的数据量。同时，尽量避免在GROUP BY操作中使用非聚集函数的列。
- 使用窗口函数：窗口函数是一种新的查询功能，它可以在查询结果集中为每一行数据分配一个值，从而方便进行数据的分析和处理。
- 利用Hive的特性：Hive支持许多高级特性，如MapReduce、Tez等，可以利用这些特性来优化查询性能。例如，可以使用Tez来替代MapReduce进行数据处理，从而提高查询速度。
需要注意的是，提升查询效率需要综合考虑多个因素，包括数据的特点、查询需求、系统资源等。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化。
